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Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Gravité des données : le vrai coût de l'IA API-First

Pourquoi votre stack IA devient plus collante chaque mois.

Chaque appel d’API semble être une transaction simple — jusqu’à ce que leur nombre accumulé fasse en sorte que vos données de réglage fin, vos outils d’évaluation et vos schémas d’outils soient tous conçus autour d’un seul fournisseur, et que le changement cesse d’être une simple modification de routage.

Démarrage rapide de Vane (Perplexica 2.0) avec Ollama et llama.cpp

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Recherche IA auto-hébergée avec des LLM locaux

Vane est l’une des entrées les plus pragmatiques dans le domaine de la « recherche IA avec citations » : un moteur de réponse auto-hébergé qui combine la récupération web en direct avec des LLM locaux ou cloud, tout en gardant toute la pile sous votre contrôle.

Assistant IA Hermes – Installation, configuration, flux de travail et dépannage

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Installation et démarrage rapide de l’agent Hermes pour les développeurs

L’agent Hermes est un assistant IA auto-hébergé, agnostique quant au modèle, qui fonctionne sur une machine locale ou un VPS à bas coût, interagit via des interfaces en ligne de commande et de messagerie, et s’améliore avec le temps en transformant les tâches répétitives en compétences réutilisables.

Ollama vs vLLM vs LM Studio : la meilleure manière d'exécuter des LLM localement en 2026 ?

Ollama vs vLLM vs LM Studio : la meilleure manière d'exécuter des LLM localement en 2026 ?

Comparez les meilleurs outils d'hébergement local de LLM en 2026. Maturation des API, support du matériel, outil d'appel et cas d'usage concrets.

L’exécution locale de LLM (grands modèles de langage) est désormais pratique pour les développeurs, les startups et même les équipes d’entreprise. Mais le choix du bon outil — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou d’autres — dépend de vos objectifs :

Infrastructure IA sur du matériel grand public

Infrastructure IA sur du matériel grand public

Déployez une IA d'entreprise sur du matériel abordable avec des modèles ouverts.

La démocratisation de l’IA est arrivée. Avec des LLM open-source comme Llama, Mistral et Qwen qui rivalisent désormais avec les modèles propriétaires, les équipes peuvent construire une puissante infrastructure IA utilisant du matériel grand public - réduisant les coûts tout en conservant un contrôle total sur la confidentialité des données et le déploiement.